Ein neues Papier dokumentiert, dass die Sterblichkeitsrate vor der Impfung in der nicht-älteren Bevölkerung extrem niedrig war.
Altersstratifizierte Sterblichkeitsrate von COVID-19 in der nicht-älteren Bevölkerung
Environmental Research , Band 216, Teil 3, 1. Januar 2023, 114655
Abstract
Die größte Last von COVID-19 tragen ältere Menschen, und Menschen, die in Pflegeheimen leben, sind besonders gefährdet. Allerdings sind 94 % der Weltbevölkerung jünger als 70 Jahre und 86 % jünger als 60 Jahre. Das Ziel dieser Studie war es, die Infektionstödlichkeitsrate (IFR) von COVID-19 bei nicht älteren Menschen ohne Impfung oder vorherige Infektion genau abzuschätzen. Bei systematischen Suchen in SeroTracker und PubMed (Protokoll: https://osf.io/xvupr) haben wir 40 geeignete nationale Seroprävalenzstudien aus 38 Ländern mit Seroprävalenzdaten vor der Impfung identifiziert. Für 29 Länder (24 mit hohem Einkommen, 5 andere) waren öffentlich verfügbare, nach Alter stratifizierte COVID-19-Todesdaten und nach Alter stratifizierte Seroprävalenzinformationen verfügbar und wurden in die Primäranalyse einbezogen. Die IFRs hatten einen Median von 0.034 % (Interquartilbereich (IQR) 0.013–0.056 %) für die 0–59-Jährige und 0.095 % (IQR 0.036–0.119 %) für die 0–69-Jährigen. Die mediane IFR betrug 0.0003 % bei 0–19 Jahren, 0.002 % bei 20–29 Jahren, 0.011 % bei 30–39 Jahren, 0.035 % bei 40–49 Jahren, 0.123 % bei 50–59 Jahren und 0.506 % bei 60– 69 Jahre. IFR erhöht sich etwa alle 4 Jahre um das 10-fache. Die Einbeziehung von Daten aus weiteren 9 Ländern mit unterstellter Altersverteilung von COVID-19-Todesfällen ergab eine mediane IFR von 0.025–0.032 % für 0–59 Jahre und 0.063–0.082 % für 0–69 Jahre. Meta-Regressionsanalysen deuteten auch auf eine globale IFR von 0.03 % bzw. 0.07 % in diesen Altersgruppen hin.
Die aktuelle Analyse deutet auf eine viel niedrigere IFR vor der Impfung bei nicht-älteren Bevölkerungsgruppen hin als zuvor angenommen.
Große Unterschiede bestanden zwischen den Ländern und können Unterschiede bei Komorbiditäten und anderen Faktoren widerspiegeln. Diese Schätzungen bieten eine Basis, von der aus weitere IFR-Abnahmen mit der weit verbreiteten Verwendung von Impfungen, früheren Infektionen und der Entwicklung neuer Varianten ergründet werden können.
Aus den oben genannten Daten war die mittlere Infektionssterblichkeitsrate (IFR) während des Zeitraums vor der Impfung:
- 0.0003 % bei 0–19 Jahren
- 0.002 % bei 20–29 Jahren
- 0.011 % bei 30–39 Jahren
- 0.035 % bei 40–49 Jahren
- 0.123 % bei 50–59 Jahren
- 0.506 % bei 60–69 Jahren
- 0.034 % für Personen im Alter von 0–59 Jahren
- 095 % für Personen im Alter von 0–69 Jahren.
Diese IFR-Schätzungen in der nicht-älteren Bevölkerung sind viel niedriger als frühere Berechnungen und Modelle vermuten ließen.
Erinnert sich noch jemand an Anfang 2020? Die düsteren Vorhersagen einer globalen Katastrophe – einer Todesfallrate und einer Infektiositätsrate (R0), die in der heutigen Zeit für eine Atemwegserkrankung unerhört waren? Die Vorhersagen waren, dass das „neuartige Coronavirus“, wie es damals genannt wurde, die nächste spanische Grippe sein würde. Dass die einzige Lösung darin bestand, ganze Nationen abzuriegeln. Dies war die Modellierung, die Regierungen weltweit in Panik versetzte. Dies war die Modellierung, die dazu führte, dass die alten Medien zusammenbrachen.
Ein Wissenschaftler, der diese Bemühungen eindeutig anführte und die Welt mit seinen düsteren Vorhersagen in die Irre führte, war Neil Ferguson, PhD des Imperial College.
Fergusons Team am Imperial College London beanspruchte die Verdienste, durch die Lockdown-Maßnahmen, die auf seinen Modellen basierten, Millionen von Menschenleben gerettet zu haben . Die Modelle des Imperial College prognostizierten jedoch Millionen von Todesfällen im ersten Jahr in Großbritannien, falls keine strengen Lockdowns verhängt worden wären. Nach deren Umsetzung beanspruchten Ferguson und das Imperial College umgehend den „Erfolg“ der Lockdowns für sich.
Die von Dr. Ferguson geschätzten 3.1 Millionen geretteten Leben basierten auf einer völlig absurden und unwissenschaftlichen Übung . Dabei wurde das Modell angeblich durch hypothetische Prognosen validiert, die als Kontrafaktum für die Situation ohne Lockdowns dienten. Andere Modelle und Daten aus der realen Welt haben Fergusons Modelle widerlegt, doch der Schaden war bereits angerichtet. Lockdowns, Quarantänemaßnahmen, Maskenpflicht und unzureichend getestete Notfallzulassungsprodukte – wie etwa experimentelle Impfstoffe – haben uns alle schwer getroffen. Letztendlich stellt sich die Frage: War all das überhaupt notwendig?
Elon Musk bezeichnet Ferguson als „ völligen Idioten“, der „absurd gefälschte Wissenschaft “ betreibe. Jay Schnitzer, Experte für Gefäßbiologie und ehemaliger wissenschaftlicher Direktor des Sidney Kimmel Cancer Center in San Diego, sagte mir: „ Normalerweise sage ich so etwas nur ungern über einen Wissenschaftler, aber er bewegt sich am Rande eines publicitysüchtigen Scharlatans “ ( National Review ).
Immer wieder, Jahr für Jahr, Jahrzehnt für Jahrzehnt, haben sich der NHS und die Regierungen der Welt, einschließlich unserer eigenen, an Dr. Ferguson für die Modellierung von Infektionskrankheiten gewandt. Ferguson gibt ihnen, was sie wollen. Ein Grund für die Bürokraten, den Verwaltungsstaat noch einmal zu verstärken und wichtig zu werden. Eines seiner Doom-and-Gloom-Modelle kann die staatlichen Budgets für die Katastrophenvorsorge auf astronomische Ausmaße erhöhen. Das ist rohe Macht für den niedrigen Beamten des öffentlichen Gesundheitswesens. Was ist nicht zu mögen?
Bis auf ein singuläres Faktoid:
Fergusons Vorhersagen von himmelhohen Sterblichkeitsraten waren stark übertrieben.
Die Lockdowns waren ein kompletter Fehlschlag.
Aber dies ist nicht Fergusons erstes gescheitertes Modellieren von Infektionskrankheiten, das auf die Weltbühne stolpert. Dies sind zwei Beispiele seiner früheren Vorhersagen:
- Ferguson sagte voraus, dass während des Ausbruchs von 150 bis zu 2005 Millionen Menschen durch die Vogelgrippe getötet werden könnten. Diese Vorhersage war erstaunlich falsch, denn zwischen 282 und 2003 starben weltweit insgesamt 2009 Menschen an der Krankheit.
- In 2009, eines von Fergusons Modellen prognostizierte, dass 65,000 Menschen durch den Ausbruch der Schweinegrippe in Großbritannien sterben könnten – die endgültige Zahl lag unter 500. Diese Modellierung war es, die so viele Beamte des öffentlichen Gesundheitswesens in Panik versetzte und eine weltweite Panik bei Beamten und der Bevölkerung auslöste.
Warum haben sich Boris Johnson und unsere Regierung also schon früh in der COVID-Krise an seine Modelle gewandt? Warum haben sie Fergusons Behauptungen akzeptiert, dass Lockdowns funktionieren würden, ohne dass Beweise oder Leitlinien der öffentlichen Ordnung darauf hindeuten, dass solche drakonischen Maßnahmen irgendwelche Auswirkungen haben würden?
Waren sie nur so naiv?
Und jetzt wird es noch verrückter. Manche behaupten leidenschaftlich, Fergusons Modellrechnungen von Anfang 2020 seien der Beweis dafür, dass 1) die nicht-pharmazeutischen Maßnahmen (Lockdowns und Maskenpflicht) funktionierten, weil (ein Zirkelschluss) seine Modellvorhersagen nicht eintrafen, und 2) die Impfstoffe über alle Maßen wirksam waren, weil wiederum seine Modellvorhersagen nicht eintrafen.
Und doch stehen wir nun vor diesem Problem. Eine wichtige neue Studie (siehe oben) belegt, dass die Sterblichkeitsrate vor der Impfung in der nicht-älteren Bevölkerung extrem niedrig war. Das liefert weitere Beweise dafür, dass Fergusons Modelle (wieder einmal) falsch waren. Und was sagen die staatlich kontrollierten Medien dazu?
Grillen.
Ein Kollege von mir, der im US-Senat ist, berichtete mir kürzlich, dass sich republikanische Senatoren in einem kürzlich veröffentlichten Artikel gegenseitig über den Erfolg von Warp-Speed auf der Grundlage von Fergusons Modellierungsdaten abklatschten.
Sie können dieses Zeug nicht erfinden.
Neuveröffentlicht vom Substack-Profil des Autors.
Tritt dem Gespräch bei
Veröffentlicht unter a Creative Commons Namensnennung 4.0 Internationale Lizenz
Für Nachdrucke setzen Sie bitte den kanonischen Link wieder auf das Original zurück Brownstone Institute Artikel und Autor.
